Onepot AI, Kimyasal İlaç Geliştirmeyi Hızlandırmak İçin 13 Milyon Dolar Yatırım Aldı

Yapay zekâ destekli kimya ile ilaç keşfine yeni yaklaşım

Daniil Boiko ve Andrei Tyrin, Onepot AI fikrine aynı ortak hayal kırıklığından yola çıkarak ulaştı: En iyi ilaç fikirlerinin, çoğu zaman biyoloji yüzünden değil, onları mümkün kılacak kimyasal sentez yüzünden rafa kalkması.

Organik kimya kökenli ve kimyada makine öğrenimi üzerine doktora yapan Boiko, “İlaç avcıları” olarak bilinen, ilaç keşfi ve geliştirme süreçlerini yöneten bilim insanlarının, yalnızca gerekli moleküllerin sentezi çok zor göründüğü için umut verici projeleri baştan elediğini fark etti. Bu nedenle birçok bileşik, daha laboratuvara bile girmeden eleniyordu.

MIT’de bilgisayar bilimi okuyan Tyrin ise ilaç keşfi için kurulan hesaplamalı altyapıların, laboratuvar süreçleri yanında ne kadar ileride kaldığını gördü. Modeller saatler içinde yeni molekül fikirleri üretirken, bu moleküllerin laboratuvarda üretilmesi aylar sürebiliyordu.

Küçük molekül sentezini baştan yazmak

Boiko’ya göre dünyada büyük kaynaklar moleküler tasarıma akarken, işin en zor kısmı olan molekülleri gerçekten üretme problemi büyük ölçüde ihmal ediliyordu. Buna, kırılganlaşan küresel tedarik zincirleri ve ABD ile Çin arasındaki ticaret ve teknoloji rekabeti de eklenince, küçük molekül sentezinin ABD’de sıfırdan yeniden inşa edilmesi gerektiği fikri daha da güçlendi.

İki kurucu, bu tabloyu değiştirmek için Onepot’u kurdu. Şirket, küçük molekül sentezine odaklanan POT-1 adlı laboratuvara ve deneysel analiz süreçlerini hızlandırmak için tasarlanan, yapay zekâ destekli organik kimyager “Phil”e ev sahipliği yapıyor. Onepot’un erken dönem ticari iş ortakları arasında biyoteknoloji ve ilaç şirketleri bulunuyor.

13 milyon dolarlık yatırım ve büyüme planı

Şirket, Çarşamba günü “gizli mod”dan çıkarak, tohum öncesi yatırımı da içeren toplam 13 milyon dolarlık fon sağladığını duyurdu. Tohum turuna, etki odaklı yatırım şirketi Fifty Years liderlik etti.

Yatırım turuna ayrıca Khosla Ventures, Speedinvest, OpenAI kurucu ortağı Wojciech Zaremba ve Google Baş Bilimcisi Jeff Dean de katıldı. Boiko, yatırım sürecini “yoğun” olarak nitelendirirken, kısa planlanan bir toplantının, endüstriyel ölçekte sentez üzerine saatler süren bir beyaz tahta oturumuna dönüştüğünü aktardı.

Yeni kaynak, San Francisco’da ikinci bir laboratuvar kurmak, müşteri kapasitesini artırmak, ekibi büyütmek ve şirketin bileşik keşif motorunu güçlendirmek için kullanılacak.

İş modeli: Siparişe özel sentez, günler içinde teslim

Bugün ilaç ve biyotek şirketleri, küçük molekül sentezi için ya kendi bünyelerinde büyük kimya ekipleri kuruyor ya da çoğunlukla yurt dışındaki sözleşmeli araştırma organizasyonları ile çalışıyor. İnsan kimyagerler, yalnızca tek bir bileşiği sentezlemek için bile aylarca çalışmak zorunda kalabiliyor ve bu da binlerce dolarlık maliyet anlamına geliyor.

Bu süreç; farklı bileşiklerin incelenmesi, biyolojik aktivite verilerinin toplanması, ilacın vücutta nasıl dolaştığının anlaşılması, toksikoloji çalışmalarının yürütülmesi ve bir sonraki deney adımının planlanması gibi çok sayıda aşamadan oluşuyor. Tyrin’e göre burada asıl dar boğaz, bileşikleri test etmekten çok, ilk etapta sentezleyebilmek.

Onepot’un ürünü bu noktada devreye giriyor. Şirketin üretebildiği moleküllerden oluşan bir kataloğu bulunuyor. Müşteriler katalogdan istedikleri bileşikleri seçiyor; ardından Onepot’un teknolojisi bu bileşikleri sentezleyip, kuru bileşikler veya çözelti halinde plak ya da tüp formatında fiziksel olarak müşterilere gönderiyor. Hedef, aylar süren bu süreci yalnızca birkaç güne sıkıştırmak.

Laboratuvarın arkasındaki yapay zekâ motoru

Onepot’un asıl farkı, ürünün arka planındaki yapay zekâ ve otomasyon katmanında ortaya çıkıyor. Boiko ve Tyrin, kimyasal sentez problemini parçalara ayırarak, hangi molekül kombinasyonlarının birlikte çalıştığını sistematik biçimde ortaya koymaya odaklanıyor.

Bu amaçla kurdukları laboratuvarda, büyük dil modeli (LLM) tabanlı yapay zekâ ajanlarına, farklı molekül “tariflerine” erişim imkânı sağlıyorlar. Ajanlar, laboratuvarda yapılan gerçek deneylerden üretilen verilerle, hangi koşullarda hangi kombinasyonların işe yaradığını veya başarısız olduğunu öğreniyor.

Tyrin, laboratuvarda yürütülen her deneyde, sürecin tüm ayrıntılarını kaydettiklerini vurguluyor: Karışıma hangi kimyasalların, hangi sırayla eklendiği; sıcaklık, süre ve diğer parametrelerin tamamı dijital olarak izleniyor. Böylece hiçbir bilgi kaybolmuyor ve aynı deney, yıllar sonra bile birebir tekrarlanabilir hale geliyor.

Bu yaklaşım, ajanların hipotezlerini çoğu zaman internetten derlenen literatür verisi yerine, doğrudan gerçek dünya deneylerinden üretmesi anlamına geliyor. Onepot, bu sayede yalnızca süreci hızlandırmakla kalmayıp, laboratuvar kimyasını veri bilimine dönüştüren bir altyapı kurduğunu savunuyor.

Rakipler, hedefler ve “garip” kimyanın sınırları

Hizmet tarafında Boiko ve Tyrin, kendilerine WuXi AppTec ve Enamine gibi büyük sentez ve keşif hizmeti sağlayıcılarını rakip olarak görüyor. Ancak Onepot, bu alana uçtan uca yapay zekâ ve otomasyon entegrasyonu ile farklı bir ölçek getirmeyi hedefliyor.

Kurucular, ilaç keşfi süreçlerini en az iki kat hızlandırmayı amaçlıyor. Daha önemlisi, bugüne kadar zor ya da imkânsız görüldüğü için el değmemiş, daha “tuhaf” sayılabilecek kimyasal alanların da pratik olarak erişilebilir hale gelmesini istiyorlar.

Boiko’ya göre bu, yalnızca mevcut ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırmak değil, aynı zamanda hangi tür ilaç ve malzemelerin mümkün olduğuna dair tasarım alanını genişletmek anlamına geliyor: “Henüz keşfetmediğimiz o ilaç, belki de orada bir yerde, bulunmayı bekliyor.”